在Unity中，使用AssetBundle来加载资源可以提高资源加载效率和减少内存占用。...下面是使用AssetBundle加载资源的过程，以及如何在项目中合理使用AssetBundle来提高效率和减少内存占用的方法：使用AssetBundle加载资源的过程：创建AssetBundle：首先需要将需要加载的资源打包成...合理使用AssetBundle提高资源加载效率和减少内存占用的方法：按需加载：将资源打包成多个AssetBundle，按照功能模块、场景等进行划分。...异步加载：使用异步加载的方法（如AssetBundle.LoadAssetAsync）来加载资源，可以避免阻塞主线程，提高游戏的流畅性。缓存重复使用：将经常使用的资源缓存起来，避免重复加载和卸载。...可以使用类似对象池的方式来管理资源，复用已加载的AssetBundle和资源实例。精简资源：优化资源的大小和数量，减少加载和卸载过程的时间和内存开销。
OpenGL ES 3D 模型加载和渲染 ?...3D 模型渲染 上一节简单介绍了常用的 3D 模型文件 Obj 的数据结构和模型加载库 Assimp 的编译，本节主要介绍如何使用 Assimp 加载 3D 模型文件和渲染 3D 模型。...3D 模型的设计一般是由许多小模型拼接组合成一个完整的大模型，一个小模型作为一个独立的渲染单元，我们称这些小模型为网格（Mesh）。...//加载模型 void loadModel(string path); //处理 aiScene 对象包含的节点和子节点 void processNode...3D 模型比较简单，最终模型被加载到一个 Assimp 中定义的 aiScene 对象中，aiScene 对象除了包含一些网格和材质，还包含一个 aiNode 对象（根节点），然后我们还需要遍历各个子节点的网格
新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯／贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正，并重点关注于处理数据缺失值。...pomegranate 简介 pomegranate 是基于 Python 的图模型和概率模型工具包，它使用 Cython 实现以加快反应速度。...它源于 YAHMM，可实现快速、高效和极度灵活的概率模型，如概率分布、贝叶斯网络、混合隐马尔可夫模型等。概率建模最基础的级别是简单的概率分布。...马尔可夫链 贝叶斯分类器和朴素贝叶斯 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 因子图 第三个级别是概率模型的堆叠，可以建模更复杂的现象。...概率建模包括大量使用概率分布明确描述不确定性的方法。pomegranate 中实现的三种广泛使用的概率模型为通常混合模型、隐马尔可夫模型和贝叶斯模型。
前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...，就是说找不到参数，因此，我将字典部分内容打印了一下： for k, v in state_dict.items(): print(k, v) break 发现问题了，在多 GPU 上训练的模型....` state_dict_new[name] = v model.load_state_dict(state_dict_new) 这样就能够在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型了...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！
在这个github项目中，人民大学的老师同学们从模型参数（Checkpoints）、语料和代码库三个方面，为大家整理并介绍这些资源。接下来，让我们一起来看看吧。...除了这些可供公开下载参数的模型之外，OpenAI还提供在他们的服务器上精调GPT-3模型的服务，可以选择的初始模型参数包括babbage（GPT-3 1B）, curie（GPT-3 6.7B）和 davinci...目前的预训练模型大多采用多个语料资源合并作为训练数据。...结束语 通过使用以上提到的模型参数、语料与代码，我们可以极大地方便自己实现大规模语言模型，并搭建出自己的对话工具。但是，尽管数据资源相对容易获取，计算资源却十分稀缺。...在计算资源相对匮乏的情况下，我们更是要利用好手头的模型参数、语料与代码等资源，以有限的计算量取得最好的表现。
多GPU并行训练 有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。...1.1 大模型训练-多GPU训练方法种类 常见的多GPU训练方法： 1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可以训练比较大的网络...（下图左半部分） 2.数据并行方式：将整个模型放在一块GPU里，再复制到每一块GPU上，同时进行正向传播和反向误差传播。相当于加大了batch_size。...LMFlow 项目地址：https://github.com/OptimalScale/LMFlow 该项目由香港科技大学统计和机器学习实验室团队发起，致力于建立一个全开放的大模型研究平台，支持有限机器资源下的各类实验...此外，该项目的最终目的是帮助每个人都可以用尽量少的资源来训练一个专有领域的、个性化的大模型，以此来推进大模型的研究和应用落地。
3月22日晚19点30，Linux 基金会亚太地区开源布道师团队与【云原生正发声】节目联手，推出【Cloud FinOps —— 云上的资源管理和成本优化】线上直播，与大家分享云计算时代如何有效的分摊、...精彩内容不容错过，欢迎小伙伴们报名参与哦～ 直播主题：Cloud FinOps —— 云上的资源管理和成本优化 直播时间：3月22日 19:30—20:30 · 讲师介绍 · 王孝威 腾讯云技术产品经理...FinOps 认证从业者，目前负责腾讯云容器领域多款产品，开源云上资源管理和成本优化项目 Crane 产品负责人。...· 直播流程 · 19:30-20:15 讲师分享 20:15-20:30 互动问答 · 听众收益 · 企业上云后的常见痛点 FinOps (Financial Operations) 如何指导企业降本增效...Crane 如何解决企业上云后的种种难题 如何权衡降本增效和业务稳定 关注【腾讯云原生】公众号，后台回复【直播】二字，即可获取上期直播的演讲PPT，还可加入直播交流群。
在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...下面是一段来自知乎对同年GoogLeNet和VGG的描述： GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。...基于前两点外，由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，计算量的增加放缓； 全连接转卷积。...用在ImageNet上pre-trained过的模型。...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。
Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。...Llama3 了，按如下命令直接运行就行： ollama run llama3:8b 效果如图： 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。
我们今天的要介绍的 ollama 就是为了快速部署 Llama 大模型而诞生的，在一台普通的 PC 上只需要傻瓜式安装软件即可轻松使用本地大模型 Llama 3。...因此，Ollama不仅仅是封装了llama.cpp，而是将复杂的参数和相应模型整合打包，形成了一个既简洁的命令行工具，又稳定的服务端API，极大地便利了后续的应用开发和功能扩展。...总结 "ollama" 是一个为快速部署和运行大型语言模型（如 Llama 3）而设计的工具，它允许用户在个人电脑上通过简单的命令行界面或其他用户友好的互动方式来使用这些模型。...通过提供简洁的命令行工具和稳定的服务端API，Ollama 不仅简化了大模型的本地部署过程，还通过多样化的界面和功能扩展，丰富了用户的互动体验。...总体来说，Ollama 是一个强大而灵活的工具，旨在让大型模型的部署和管理变得更加便捷和高效。
大 O 复杂度表示法时间上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度，简称时间复杂度。...还记得我们高中学过的等比数列吗？实际上，变量 i 的取值就是一个等比数列。...实际上，不管是以 2 为底、以 3 为底，还是以 10 为底，我们可以把所有对数阶的时间复杂度都记为 O(logn)。为什么呢？...我们无法事先评估 m 和 n 谁的量级大，所以我们在表示复杂度的时候，就不能简单地利用加法法则，省略掉其中一个。所以，上面代码的时间复杂度就是 O(m+n)。...内容小节 复杂度也叫渐进复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度，用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系，可以粗略地表示，越高阶复杂度的算法，执行效率越低。
线程模型 使用了由 eventlet 和 greenlet 库实现的绿色线程（Green Thread） 。这会导致OS（操作系统）的单进程线程I / O阻塞问题。...虽然单线程很大程度上减少了竞争资源的条件，使用装饰者 @ lockutils.synchronized（'lock\_name'）在可疑场景中进一步消除竞争。...Hooks (钩子) 通过将命名的(hooks)钩子添加到Nova代码中，使开发人员能够扩展Nova功能，作为装饰器，它会延迟加载插件代码匹配（hooks）钩子名称（使用setuptools entrypoints.../tools/install_venv.py 这将为您准备使用virtualenv的nova codebase副本，现在任何你想运行在所需的代码库上的命令都有了。 $ ....重新构建：删除服务器上的所有数据，并用指定的镜像替换它。服务器的IP地址和ID保持不变。 调整大小：将现有的服务器转换为不同的 flavor。所有调整大小需要明确确认，只有这样才能删除原始服务器。
通过Ironic，用户可以像管理虚拟机一样管理物理服务器，实现高效的资源利用和灵活的云环境管理。核心组件：Ironic服务主要由Ironic API和Ironic Conductor两个核心组件组成。...数据关联模型：Ironic通过一系列数据模型来描述和管理裸金属服务器，包括Node（裸金属基础信息）、Port（网口基础信息）、Portgroup（端口组配置）、Chassis（裸金属模板）等。...通过Ironic服务，用户可以在云环境中灵活地使用和管理物理服务器资源，提高资源利用效率和业务响应速度。...四、总结Ironic服务是OpenStack中用于裸金属服务器管理的强大工具，通过提供全面的管理功能和灵活的集成机制，帮助用户实现高效的云环境管理和资源利用。...Deploy Images是临时的，仅用于部署过程，而用户镜像则是最终运行在裸金属服务器上的操作系统。实例启动：用户镜像部署完成后，裸金属服务器启动，并加载用户镜像中的操作系统。
未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行. LLaMA Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。...LLaMA，这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有和不可访问的数据集。...特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B)，而 LLaMA-65B 可与最佳模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 竞争。...我们将所有模型发布给研究社区。 论文 4位量化是一种减小模型大小的技术，因此它们可以在功能较弱的硬件上运行。它还减少了磁盘上的模型大小——7B 模型减少到 4GB，13B 模型减少到不到 8GB。...今晚我用它在我的笔记本电脑上运行 7B LLaMA 模型，然后今天早上升级到 13B 模型——Facebook 声称可以与 GPT-3 竞争的模型。
但是，像 DeFi 这样广为人知的去中心化模型，不一定适用于这些更复杂的系统（具有更多 UI 特性、更丰富的客户端体验、中心化产品和服务和授权 IP 等系统)。...因此，我认为分享在过去几年里在与加密创始人密切合作中收集到的去中心化特定模型和原则是有用的，通过几个用例可以帮助 web3 构建者理解去中心化在实践中的意义。...可编程区块链背后的核心创新在于可以通过提供一个无需许可、无需信任且可验证的生态系统来支持技术去中心化。在这个生态系统中，价值可以被转移，但更重要的是，可以在此基础上构建 web3 产品和服务。...这是一个关键的突破。由于缺乏激励持续开发，或者说将关键资源再回流到系统的能力，web1（http、smtp、ftp 等）的开源和去中心化协议停滞不前。...但这为 web2 中心化公司的出现和成功提供了肥沃的土壤，它们能够利用自己的效率和资源优势来构建并超越 web1 的产品和服务。不过，这种中心化也导致了无数用户权利滥用、去平台化和收益激进的事情。
对于这样的任务，具有不同改进的Unet架构已经显示出最佳结果。它背后的核心思想只是几个卷积块，它们提取深度和不同类型的图像特征，接着是所谓的反卷积或上采样块，它们恢复了输入图像的初始形状。...，例如翻转和对比与非平凡的ElasticTransform。...EfficientNet目前在分类模型中是最先进的，所以尝试一下。虽然它应该提供更快的推理并且具有更少的训练参数，但它比着名的resnet模型消耗更多的GPU内存。...首先冻结和训练模型然后解冻可能是有用的 decoder_filters - 可以指定解码器块的数量。在某些情况下，具有简化解码器的较重编码器可能是有用的。 初始化Unet模型后，应该编译它。...可以很好地看到模型训练，即使在50个时代之后也没有达到全球/地方的最佳状态。
，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。...- 实验数据文件夹│ └── simple_mnist - 实验名称│ ├── checkpoints - 存储的模型和参数...，继承DataLoaderBase基类； 覆写get_train_data()和get_test_data()，返回训练和测试数据； Model 操作步骤： 创建自己的网络结构类，继承ModelBase...Infer 操作步骤： 创建自己的预测类，继承InferBase基类； 覆写load_model()，提供模型加载功能； 覆写predict()，提供样本预测功能； Config 定义在模型训练过程中所需的参数...Main 训练： 创建配置文件config； 创建数据加载类dataloader； 创建网络结构类model； 创建训练类trainer，参数是训练和测试数据、模型； 执行训练类trainer的train
nova-api通过rpc.call向nova-scheduler请求是否有创建虚拟机的资源(Host ID)。 nova-scheduler进程侦听消息队列，获取nova-api的请求。...nova-scheduler通过查询nova数据库中计算资源的情况，并通过调度算法计算符合虚拟机创建需要的主机。...Token包含了在 指定范围和有效时间内 可以被访问的资源。EG....rpc(远程过程调用)机制，而rpc机制是基于AMQP模型实现的 从rpc使用的角度出发，nova，neutron，和cinder的流程是相似的，我们以cinder为例阐述rpc机制 (参考链接...一般而言，neutron-server和各neutron-plugin部署在控制节点或者网络节点上，而neutron agent则部署在网络节点上和计算节点上。
✔ NFVO，NFV编排器负责NFV基础设施、软件资源和NFVI层面的网络服务的编排和管理。...本文重点涉及到的是开源NFV-MANO项目（图2所示的蓝框部分）。 下表是一个MANO开源项目的列表 值得注意的是这个表格可能不够详尽，像一些在Github上发布代码的实验室和公司可能不在其中。...所有这些项目都已经在Github上开源，尽管ETSI一直以来致力于标准规范，但到目前为止它仍然是通过开源发展的工具如Github、Jenkins来构建模型。...在数据结构方面，Open-O倡导使用GUI来管理建立公共信息和数据模型、冲突检测模型包括静态和动态的冲突，也使用TOSCA和Yang模型。...与此同时，该项目的开源代码也在Github上发布。包括TENOR，T-Noca编排器，例如网络服务仅限于1 VNF，VDU限制在1 VNFC。T-Nova描述符Json模式转换成Heeat模板。
今晚晚19点30，Linux 基金会亚太地区开源布道师团队与【云原生正发声】节目联手，推出【Cloud FinOps —— 云上的资源管理和成本优化】线上直播，与大家分享云计算时代如何有效的分摊、管理、...精彩内容不容错过，欢迎小伙伴们报名参与哦～ 直播平台 5个平台同步直播 云加社区【云原生正发声】专区 直播主题：Cloud FinOps —— 云上的资源管理和成本优化 直播时间：3月22日 19...:30—20:30 · 讲师介绍 · 王孝威 腾讯云技术产品经理 FinOps 认证从业者，目前负责腾讯云容器领域多款产品，开源云上资源管理和成本优化项目 Crane 产品负责人。...· 直播流程 · 19:30-20:15 讲师分享 20:15-20:30 互动问答 · 听众收益 · 企业上云后的常见痛点 FinOps (Financial Operations) 如何指导企业降本增效...Crane 如何解决企业上云后的种种难题 如何权衡降本增效和业务稳定 关注【腾讯云原生】公众号，后台回复【直播】二字，即可获取上期直播的演讲PPT，还可加入直播交流群。
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